Использование LLM в Access Management на примере OpenAM и Spring AI
ВведениеДанная статья является продолжением предыдущей статьи по применению LLM в системах управления доступом. В конце статьи мы пришли к выводу, что оптимальным использованием LLM будет проведение аудита конфигурации системы управления доступом.В статье мы развернем систему управления доступом, запросим у LLM проанализировать конфигурацию и вернуть рекомендации по ее улучшению.В качестве системы управления доступом мы будем использовать решение с открытым исходным кодом OpenAM
Повышение качества обслуживания в контактном центре: как платформа Эра внедряет стандарты ISO
Сегодня расскажем о нашем новом модуле — контроле качества в контактном центре.В 2х словах напомним, что ЭРА — это информационно-коммуникационная платформа для автоматизации контактных центров, созданная профессионалами с 25-летним опытом в сфере коммуникационного программного обеспечения. В основе платформы лежит микросервисная архитектура, которая обеспечивает отказоустойчивость и масштабируемость системы.
Scala Digest. Выпуск 30
Привет, Хабр! Мы — Настя, Эвелина и Миша — бэкенд-разработчики Т-Банка, пишем код на Scala и горим желанием его популяризировать. Мы собираем и агрегируем новости из разных источников, включая Scala Times
Немного об философии ИИ
Рассмотрим исторические этапы понимания феномена ИИ.Этап наивного понимания1. Моделирование интеллекта и творчестваСегодняшние боты и ИИ могут уже обрабатывать информацию и генерировать новые идеи на основе существующих данных. Однако их творчество отличается от человеческого: это скорее переработка и оптимизация того, что уже существует, чем создание чего-то абсолютно нового. Человеческая способность к интуиции, инсайтам и рефлексии остаётся уникальной. Мы можем создавать новые концепты
AGI уже здесь
Почему искусственный общий интеллект — это не суперкомпьютер в дата-центре, а то, что происходит прямо сейчас между вами и этим текстомПока технологические гиганты соревнуются в предсказаниях, когда же наконец появится AGI — Сэм Альтман обещает «несколько тысяч дней», Дарио Амодеи говорит о 2026 годе, а Дженсен Хуанг ставит на 2029 — мы упускаем главное. AGI не придет. Он уже здесь. Просто это не то, что мы ожидали увидеть.
Учёные выяснили, что более точные ИИ-модели наносят больше вреда экологии
Немецкие учёные обнаружили связь между качеством работы искусственного интеллекта и его вредом для окружающей среды. Исследование опубликовано в научном журнале Frontiers in Communication. Специалисты проанализировали 14 открытых языковых моделей. Коммерческие ИИ, такие как ChatGPT от OpenAI и Claude от Anthropic, не были включены в исследование из‑за отсутствия доступа к их внутреннему устройству. Каждой модели было предложено по 500 вопросов с выбором ответа и столько же вопросов без вариантов.
Что делает shuffle=True и как не сломать порядок
Привет, Хабр! Сегодня рассмотрим невинный на первый взгляд параметр shuffle=True в train_test_split.Под «перемешать» подразумевается применение псевдо-рандомного пермутационного алгоритма (обычно Fisher–Yates) к индексам выборки до того, как мы режем её на train/test. Цель — заставить train-и-test быть независимыми и одинаково распределёнными (i.i.d.). В scikit-learn эта логика зашита в параметр shuffle почти всех сплиттеров. В train_test_split он True по умолчанию, что прямо сказано в документации — «shuffle bool, default=True».train_test_split
На Spotify завирусились треки несуществующей группы — пользователи считают, что эту музыку продвигает сама платформа
На Spotify завирусились треки группы The Velvet Sundown. За месяц коллектив собрал более 500 тыс. прослушиваний и даже успел выпустить два альбома. Единственная проблема в том, что об участниках группы ничего не известно, а поиск по их именам не даёт результатов. Пользователи считают, что творчество The Velvet Sundown сгенерировано нейросетью, а коллектив продвигает Spotify, чтобы сэкономить на выплатах артистам.
В Томске началась летняя школа по ИИ для молодых учёных
В Томске 30 июня 2025 года стартовала летняя школа по искусственному интеллекту для молодых учёных. Организаторы — Институт AIRI и Томский государственный университет. В школу приехали 80 участников из 10 регионов России. Программа идёт 11 дней. С участниками работают учёные из AIRI, ТГУ, МГУ, МФТИ, ВШЭ, МТУСИ, Сколтеха и других вузов и научных организаций.
